SEGURIDAD Y ESCALABILIDAD PARA SISTEMAS DE IA

Apréndelo aquí

Para que un sistema de INTELIGENCIA ARTIFICIAL sea eficiente, debe ser SEGURO y capaz de escalar según la demanda. Aprenderás a implementar protocolos de seguridad que protejan la integridad de los datos y eviten vulnerabilidades en modelos de IA. Dominarás estrategias de autenticación y cifrado para garantizar la privacidad en entornos empresariales.

Las soluciones basadas en IA deben ser ESCALABLES para responder a cargas de trabajo variables. Trabajarás con herramientas de optimización en la nube que permiten aumentar la capacidad de cómputo sin comprometer el rendimiento. Aplicarás técnicas de despliegue con Kubernetes y Docker para que los sistemas de IA funcionen de manera eficiente en cualquier entorno.

Aprenderás a desarrollar MULTI-AGENTES que trabajen en conjunto para automatizar procesos complejos. Estos sistemas pueden interactuar entre sí, analizar datos en tiempo real y optimizar la toma de decisiones. A través de laboratorios prácticos, diseñarás agentes que colaboren en tareas empresariales de alto impacto.

La IA moderna requiere más que solo modelos avanzados, necesita infraestructura ROBUSTA y adaptable. Con este conocimiento, estarás listo para construir sistemas seguros, escalables y altamente eficientes, posicionándote como un profesional clave en la transformación digital.

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Creamos este curso diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.

Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.

BENEFICIOS

✅ Usarás los modelos más avanzados que existen, el Nova y el Titan
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Trabajarás con arquitecturas RAG , construirás Agentes Inteligentes, chatbots y copilotos de automatización
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes

Al finalizar el curso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

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En menos de 3 meses tendrás la capacidad de:

✅ Construir modelos de CHATBOTS con memoria a corto y largo plazo: Diseñar chatbots que mantengan conversaciones coherentes, reteniendo información clave en el corto plazo, y usen memoria a largo plazo para personalizar futuras interacciones, mejorando la experiencia del usuario.

✅ Implementar la ARQUITECTURA RAG (Generación Aumentada por Recuperación) para modelos de I.A. generativa avanzados: Desarrollar sistemas que combinen generación de lenguaje con recuperación de datos, ofreciendo respuestas más precisas y contextuales en tiempo real a consultas complejas.

✅ Implementar la arquitectura RAG EXTENDIDA con LANGCHAIN para integrar la I.A. en arquitecturas empresariales: Utilizar LangChain para integrar IA generativa en flujos de trabajo empresariales, conectando diversas fuentes de datos y creando soluciones personalizadas dentro de los sistemas internos.

✅ Construir AGENTES INTELIGENTES para decisiones y automatización: Crear agentes de IA capaces de tomar decisiones basadas en análisis y ejecutar acciones automatizadas, aplicados en áreas como reportería, análisis predictivo y operaciones empresariales.

✅ Usar MULTI-AGENTES INTELIGENTES para razonamientos avanzados: Diseñar sistemas donde múltiples agentes especializados colaboren para resolver problemas complejos, compartiendo información y tomando decisiones conjuntas, mejorando la automatización y la toma de decisiones.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.

¡Un total de 10 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 10 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA IA GENERATIVA Y CHATBOTS

    • ¿Qué es la IA generativa? Historia y evolución.
    • Aplicaciones prácticas de los chatbots en diversas industrias.
    • Conceptos clave: Modelos de lenguaje, transformers, y RAG (Retriever-Augmented Generation).
    • Arquitectura básica de un chatbot moderno.
    • Introducción a Amazon y Amazon Bedrock.
    • Configuración inicial del entorno en AWS: creación de cuenta y recursos.
    • Primeros pasos en el uso de la plataforma Amazon Bedrock.
    • Despliegue inicial de un chatbot básico con interacción textual.
  • MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE AMAZON BEDROCK Y MODELOS LLM

    • Introducción a los modelos de Bedrock: Titan y Nova.
    • ¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM) y cómo funcionan?
    • Exploración de los diferentes casos de uso de LLM en la empresa.
    • Creación de un chatbot básico utilizando Amazon Bedrock.
    • Configuración y gestión de la API de Amazon Bedrock en AWS.
    • Interacción del chatbot con modelos preentrenados (Titan y Nova).
    • Configuración de entornos de desarrollo para trabajar con Amazon Bedrock.
    • Despliegue y prueba de un modelo simple de lenguaje para interacción chatbot.
  • MÓDULO 3: ARQUITECTURA RAG (RETRIEVER-AUGMENTED GENERATION)

    • ¿Qué es la arquitectura RAG y cómo potencia los chatbots?
    • Descripción de la memoria de corto y largo plazo en chatbots.
    • Implementación práctica de la arquitectura RAG en Amazon Bedrock.
    • Uso de bases de datos vectorizadas para recuperar contexto en tiempo real.
    • Creación de un sistema de recuperación de información mediante APIs.
    • Ejemplo práctico: Integración de RAG con el chatbot básico creado en MÓDULOS anteriores.
    • Escenarios de uso: Mejora de la precisión y relevancia en las respuestas del chatbot.
    • Evaluación de rendimiento y beneficios de la arquitectura RAG en producción.
  • MÓDULO 4: CONSTRUCCIÓN DE CHATBOTS CON MEMORIA DINÁMICA

    • Concepto de memoria dinámica en chatbots: corto y largo plazo.
    • Procesos de vectorización de datos para mejorar la recuperación de información.
    • Ejemplos prácticos de uso de memoria en chatbots: seguimiento de conversaciones previas.
    • Uso de bases de datos de memoria vectorizada en AWS.
    • Implementación de un sistema de seguimiento de interacciones pasadas.
    • Optimización de las respuestas del chatbot utilizando datos históricos.
    • Mejores prácticas para la gestión de memoria en sistemas conversacionales.
    • Integración de memoria dinámica en chatbots usando Amazon Bedrock y RAG.
  • MÓDULO 5: CREACIÓN DE AGENTES ESPECIALIZADOS

    • Desarrollo de agentes especializados (copiloto, reportería, SQL).
    • Creación de un agente copiloto para asistir en la toma de decisiones.
    • Ejemplos prácticos: Agentes para automatización de reportes y consultas.
    • Uso de bases de datos para la gestión de consultas SQL a través del chatbot.
    • Implementación de funciones simples y su integración con los agentes.
    • Manejo de múltiples peticiones con AWS Lambda.
    • Interacción entre agentes especializados y sistemas empresariales.
    • Ejemplo práctico: Crear un agente especializado en la toma de decisiones automatizadas.
  • MÓDULO 6: INTEGRACIÓN CON APIS EMPRESARIALES Y SISTEMAS EXTERNOS

    • Conectar chatbots y agentes a sistemas empresariales existentes.
    • Introducción a AWS API Management para escalabilidad y control.
    • Gestión de autenticación y autorización de APIs
    • Ejemplos prácticos de integración de datos externos en las respuestas del chatbot.
    • Gestión de peticiones y respuestas mediante APIs REST.
    • Sincronización de sistemas empresariales con chatbots para interacción fluida.
    • Prácticas sobre la integración de fuentes de datos externas y su impacto en la precisión.
  • MÓDULO 7: SEGURIDAD Y ESCALABILIDAD DE AGENTES EN AWS

    • Principales retos de seguridad en la implementación de chatbots.
    • Autenticación de usuarios.
    • Seguridad en la comunicación entre agentes y sistemas internos.
    • Prácticas recomendadas para proteger datos sensibles en un chatbot.
    • Escalabilidad en AWS: Uso de contenedores (Docker, Kubernetes) para chatbots.
    • Implementación de estrategias de escalado automático en Elastic Kubernetes Service (EKS).
    • Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento en sistemas de chatbots.
    • Ejemplo práctico: Despliegue de un sistema escalable de chatbots y agentes en AWS.
  • MÓDULO 8: IMPLEMENTACIÓN DE MULTI-AGENTES EN AWS

    • Introducción a los multi-agentes: Definición y aplicaciones prácticas.
    • Diseño de sistemas multi-agente en un entorno de nube (AWS).
    • Implementación de agentes especializados: chatbots, SQL, reportería, copiloto.
    • Uso de APIs para la orquestación de múltiples agentes en tiempo real.
    • Ejemplo práctico: Integración de un agente SQL para consultas de base de datos.
    • Sincronización de múltiples agentes para cumplir funciones simultáneas.
    • Gestión de peticiones y respuestas en un sistema multi-agente.
    • Implementación en AWS: uso de AWS Lambda para la orquestación.
    • Razonamiento avanzado con Nova Premier

Horario según tu país

¡Las clases empezaron esta semana! Si te matriculas ahora, tendrás acceso a nuestra plataforma con las grabaciones para ponerte al día.

 INICIO: Sábado 1 de Marzo - 10 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Sábados de 8:00 AM a 11:00 AM y
    • Domingos de 8:00 AM a 11:00 AM
  • Argentina, Chile, Uruguay, Paraguay

    • Sábados de 10:00 AM a 1:00 PM y
    • Domingos de 10:00 AM a 1:00 PM
  • Bolivia, Puerto Rico, Venezuela

    • Sábados de 9:00 AM a 12:00 PM y
    • Domingos de 9:00 AM a 12:00 PM
  • Ciudad de México, Costa Rica

    • Sábados de 7:00 AM a 10:00 AM y
    • Domingos de 7:00 AM a 10:00 AM

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✅EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
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Alonso Melgarejo

"En , continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"




Entrevistas y eventos del profesor

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Requisitos

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¿Y si no puedo asistir en vivo?

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Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales